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公开(公告)号：CN113973021B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202111190084.6
申请日：2021-10-12
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明涉及一种图式区块链的网络传输优化装置，至少包括交易处理模块、节点管理模块和路由管理模块，其中，交易处理模块对交易进行压缩并通过路由管理模块在由节点管理模块对多个节点进行划分而得到的至少一个集群中所选取的路由节点将压缩后得到的交易数据在不同集群间进行传输。该网络传输优化方法对现有的图式区块链系统提供了一个交易编码方案，并通过并行化广播的方式高效利用网络带宽，该网络传输优化方法中提供的结构化网络拓扑充分考虑了节点之间的延迟问题，能够自适应节点的动态加入和退出，提高了网络传输的效率。
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公开(公告)号：CN110222088B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201910419541.0
申请日：2019-05-20
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F16/2458 , G06N3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于插入位置选择的数据近似集合表示方法及系统，属于计算机信息表示领域，包括：为布谷鸟过滤器中每一个哈希桶维护一个重定位计数；对于待插入的成员x，执行如下步骤：分别获得其指纹信息ξx和两个候选哈希桶；若两个候选哈希桶中均未存储指纹信息ξx，则判断其中是否存在空槽；否则，插入操作结束；若只有一个存在空槽，将指纹信息ξx插入到存在空槽的候选哈希桶中；若两个均不存在空槽，则通过重定位操作将指纹信息ξx插入到重定位计数较小的候选哈希桶中，并相应更新哈希桶的重定位次数；若两个均存在空槽，则将指纹信息ξx插入到全局插入数目较小的候选哈希桶中。本发明能够同时支持集合成员删除操作和高效的插入操作。
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公开(公告)号：CN104750829B
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201510151827.7
申请日：2015-04-01
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于签到特征的用户位置分类模型，其应用在针对性的广告推荐、智能导航、智慧交通等基于位置的服务中，该模型包括：针对用户当前的“签到”场所，查询其是否已在用户的历史“签到”位置集里面；如果不在，则分别基于社交网络全局用户知识域、用户好友知识域、用户个人知识域提取用户的“签到”特征；应用已训练的SVM分类模型对用户当前的“签到”场所进行分类，预测该位置是否为用户将来频繁“签到”的场所。本发明不仅能够挖掘社交网络用户的移动行为规律，还能捕捉到用户个人的位置偏好，从而可以用于改进一系列基于位置的服务或应用。
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公开(公告)号：CN105303260A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510752373.9
申请日：2015-11-06
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种移动通信新业务冲击预测方法和系统。该方法包括：从用户使用业务记录数据与运营商统计数据中提取与用户收益相关的特征；建立用户收益模型对用户使用业务的收益进行训练；建立用户群体动态收益模型对用户群体使用业务的动态收益进行训练；使用进化博弈静态模型对用户使用新业务概率与用户群体持续使用率进行预测；使用进化博弈动态模型对用户群体新业务动态使用率进行预测。本发明利用用户使用业务记录数据与运营商统计数据训练用户使用各业务的收益，使用进化博弈相关理论结合用户收益对用户使用业务利益动力进行描述，从而及时准确地预测用户使用新业务对传统业务冲击影响情况，可为移动运营商的服务策略制定提供参考。
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公开(公告)号：CN108091762A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201711096683.5
申请日：2017-11-08
Applicant: 华中科技大学
CPC classification number: Y02E10/549 , H01L51/428 , H01L51/42 , H01L51/441 , H01L2251/303
Abstract: 本发明公开了一种基于k-core集散结构的社交网络事件流通信方法，属于图计算领域。其中的方法实现包括：对于社交图，利用k-core算法得到core值最大的点集；根据社交图和core值最大的点集，得到点集中每个点的密集子中心结构的密度，将密度最大的密集子中心结构的中心点记为c；对以c点为中心点的密集子中心结构的边进行调度，得到用户之间的通信策略；将社交图的c点和已进行调度的边去掉，重复上述步骤，直至得到社交图中所有用户之间的通信策略。本发明在显著改善通信开销的同时极大地减少了计算复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102651030A
公开(公告)日：2012-08-29
申请号：CN201210100526.8
申请日：2012-04-09
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于GPU多序列比对算法的社交网络关联搜索方法，包括以下步骤：CPU对个体网页进行网络爬虫，以提取社交网络中的个体特征信息向量，CPU过滤个体特征信息向量中的冗余特征信息，以生成统一个体特征信息向量库，GPU根据统一个体特征信息向量库计算社交网络个体距离矩阵和矫正距离矩阵，GPU根据矫正距离矩阵构建社交网络关联路线指导树，GPU遍历社交网络关联路线指导树，以进行最优关联路线搜索。本发明充分利用GPU适合处理大量密集型数据的优势，将多序列比对算法解决关联搜索问题进行并行化，利用GPU完成矩阵及关联路线指导树的形成和遍历等复杂耗时操作，解决了社交网络数据量大和操作复杂性所带来的耗时长问题。
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公开(公告)号：CN110213172B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201910408893.6
申请日：2019-05-17
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04L12/803 , H04L12/26
Abstract: 本发明公开了一种基于动态负载监测的流连接系统负载均衡方法及装置，属于计算机实时大数据流式处理领域，包括：并行的数据分发步骤以及负载监测步骤；数据分发步骤包括：对于任意一个元组t，根据键值与处理节点的映射关系分别将其分发到两部分节点中，以分别对元组t进行存储和连接匹配；负载监测步骤包括：(S1)估计各处理节点的计算负载；(S2)基于计算负载分别计算两部分节点的负载不均程度；(S3)对于任意一部分节点的负载不均程度，若大于均衡阈值，则按照键值进行负载迁移，以减小该负载不均程度，然后转入步骤(S4)；否则，直接转入步骤(S4)；(S4)经过预设的时间间隔后，转入步骤(S1)。本发明能够满足高吞吐低延时的系统需求。
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公开(公告)号：CN110190991A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910423546.0
申请日：2019-05-21
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多应用场景下的分布式流处理系统的容错方法，属于分布式流处理领域。本发明通过对所有节点的历史有效数据分析以及实时负载数据的监测，有效地根据节点不同负载状态采取了主动备份机制或者检查点机制，从而有效解决了流处理系统中的计算节点故障恢复延迟高的问题，降低了容错开销，极大缩短了恢复延迟，提高系统的可靠性。通过在多应用场景下通过负载感知进行热备任务选择和备用节点选择，合理选取备用节点用于运行部分任务的副本任务，利用空闲节点上的空闲资源为忙碌节点上的任务做热备，从而显著缩短忙碌节点在发生故障时的恢复时延，同时提高分布式流处理系统容错机制的资源利用率和可靠性。
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公开(公告)号：CN105630955B
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201510982653.9
申请日：2015-12-24
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F16/21
Abstract: 本发明公开了一种高效动态数据集合成员管理方法，包括成员插入方法、成员判定方法、成员删除方法及数据集合紧凑方法，通过建立的动态布谷鸟过滤器，来适应动态集合大小的变化，利用成员指纹信息的数据存储匹配，完成集合成员的判定。本发明方法解决了现有技术中无法同时解决动态集合表示中集合扩展、缩小和集合成员可靠删除的问题，通过执行本发明中的方法，在相同判定精度的前提下，大大提高了成员判定的速度，此外，本发明方法显著改善了数据集合的空间利用率，解决了动态数据集合元素删除的可靠性问题。
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公开(公告)号：CN105630955A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201510982653.9
申请日：2015-12-24
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30289
Abstract: 本发明公开了一种高效动态数据集合成员管理方法，包括成员插入方法、成员判定方法、成员删除方法及数据集合紧凑方法，通过建立的动态布谷鸟过滤器，来适应动态集合大小的变化，利用成员指纹信息的数据存储匹配，完成集合成员的判定。本发明方法解决了现有技术中无法同时解决动态集合表示中集合扩展、缩小和集合成员可靠删除的问题，通过执行本发明中的方法，在相同判定精度的前提下，大大提高了成员判定的速度，此外，本发明方法显著改善了数据集合的空间利用率，解决了动态数据集合元素删除的可靠性问题。
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